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2025年6月13日至24日的伊朗-以色列12日沖突中，人工智能（AI）從輔助性后臺工具躍升為AI增強型指揮控制架構的核心支柱。這些應用于實時情報處理、目標優先級排序及數字影響行動的AI系統，重塑了戰爭節奏與形態。

圖：2025年6月16日，以色列防空系統啟動，攔截特拉維夫上空的伊朗導彈。照片:法新社

其中，美國分析公司帕蘭蒂爾科技（Palantir Technologies）被公開確認與以色列國防部建立戰略合作伙伴關系，據報其提供用于作戰規劃與情報融合的戰場軟件（《耶路撒冷郵報》2025年6月17日）。

美國通過情報合作的隱蔽方式，以及"午夜之錘"行動空襲伊朗核設施的公開介入，在協調關鍵行動與強化AI驅動戰場中發揮核心作用（《政客》雜志2025年6月20日）。由此形成一場跨國算法協調的軍事行動——其指揮中樞位于特拉維夫，通過前沿中心的帕蘭蒂爾儀表板驅動，以華盛頓的戰略協調為基石，并承受著德黑蘭的反制。

這不僅是地區沖突，更釋放全球信號：此戰證實AI已成為地緣政治中的全譜系參與者，從根本上重新定義指揮控制、顛覆傳統威懾理論，并挑戰人類在戰爭與和平決策中的判斷邊界。

從加沙到伊斯法罕：AI戰術手冊的擴展

以色列作為長期公認的軍事AI先行者，將加沙作戰經驗適配至更廣闊復雜的戰場。雖在加沙行動中聲名狼藉的"薰衣草"數據庫（據報使用AI啟發式方法鎖定約37,000個目標）未直接用于伊朗戰役，但以軍依賴同類AI驅動系統進行目標識別與優先級排序（+972雜志2024年4月）。

這些系統整合衛星影像、信號情報與先期監視數據，引導對伊斯法罕導彈陣地、納坦茲附近防空設施及疑似無人機指揮中心的打擊。簡言之，數據庫本體雖未跨境，但其承載的方法論與算法邏輯已然滲透——標志著以色列AI主導軍事條令的延續性。

AI輔助衛星影像分析與通信攔截助力識別伊朗高價值目標并排序優先級。以軍精銳"8200部隊"（以網絡間諜與信號情報能力著稱）據報與美情報機構緊密協作（《以色列時報》2025年6月18日），共同協調目標鎖定算法并評估伊朗響應模式。

這絕非單純技術援助。美國的介入兼具隱蔽與公開雙重屬性：空襲前對以情報共享已然加速（《紐約時報》2025年6月21日）；五角大樓網絡戰部隊據報協助運行伊朗報復場景的模擬推演與預測建模（《防務一號》2025年6月19日）。當空襲啟動時，跨國AI增強框架早已部署就位。

伊朗的非對稱AI響應

技術落后的伊朗展現出非對稱策略與AI結合如何瓦解高度數字化對手。其使用"沙希德-136"（Shahed-136）無人機雖非首創，但本次以更大規模且更協調的時序部署。這些無人機雖缺乏先進自主導航能力，但與基礎AI程序（如規避誘餌的視覺識別）的結合，代表了低成本高效益的無人機戰術演進。

更具顛覆性的是伊朗運用AI生成內容展開敘事戰：偽造以色列軍官的深度偽造視頻、AI腳本化宣傳片及機器人賬號放大傳播充斥阿拉伯/波斯語社交媒體（布魯金斯學會2025年6月）。盡管以方實施數字反制敘事，這場認知戰實質是算法與算法的對抗，遠超越政府間博弈。

伊朗還利用開源情報（OSINT），通過公開數據——特別以以色列預備役軍人社媒帖文——監測部隊調動并推測打擊優先級（路透社特別報告2025年6月）。此類戰術印證AI如何將最平凡的電子足跡轉化為武器。

攻防體系中的AI核心

以色列"鐵穹"與"大衛彈弓"導彈防御系統能力頂尖，其響應能力在此次沖突中再獲提升。雖無公開證據表明系統獲重大AI升級，但報道顯示機器學習用于優化導彈齊射高峰期的攔截優先級排序（《國土報》2025年6月），減少火力冗余并提升資源管理效率。

"智能射手"等反無人機系統在以色列北部中部激活，證實計算機視覺與人機協同設計在集群攻擊下仍具效能。伊朗大規模無人機攻勢雖未突破防御，卻暴露成本效益鴻溝：伊朗消耗低成本無人機，以軍被迫動用昂貴攔截彈（《防務新聞》2025年6月24日）。

網絡空間方面，據以色列網安官員透露，多年抵御滲透經驗催生的"網絡穹頂"系統，在沖突期間挫敗數十次協同網絡攻擊（以色列國家網絡總局2025年6月25日）。但以基礎設施仍遭破壞：多家水務設施與市政服務中斷（《衛報》2025年6月23日）。

作戰室、模擬推演與自動化滲透

以色列作戰室中，AI不僅輔助決策——更架構決策框架。據報軍事規劃者運用預測模型推演數千種伊朗報復情境（《國土報》2025年6月25日）。這些模擬協助制定打擊序列與最優時機，平衡軍事成功與政治影響。

盡管最終打擊決策仍由人類掌控，AI推演結論具有重大權重。正如某退役以軍上校在《國土報》所述："當機器告訴你特定打擊引發伊朗報復概率僅14%時，這直接影響你對內閣的建議。"

然而此種依賴滋生深層脆弱性。預測模型無論多精密，皆基于歷史數據、有限輸入及概率邏輯。單次誤判——無論源于錯誤假設或對手欺騙——都可能誘使決策者陷入災難性升級。在分秒必爭且信號混雜的戰場，AI的虛假確定性可能催生人類過度自信，侵蝕傳統軍事決策中的審慎機制。

德黑蘭方面雖更節制但仍有策略地運用AI工具：媒體攻勢通過情感分析工具塑造，追蹤全球受眾對影像及話題標簽的反應（《中東之眼》2025年6月23日）。

勝利幻象與損失現實

這場持續12天的消耗戰逐漸平息時，交戰雙方均宣稱勝利，但現實更令人警醒：伊朗核設施受損卻未摧毀；以色列威懾力雖獲重申，代價卻是附加條件、國際譴責與國內分裂加劇；幕后策劃并維穩沖突的美國，在"全球南方"外交實力削弱——該地區對美國雙重標準的認知已然固化（《外交事務》2025年6月26日）。

唯有AI角色未顯式微。其勝利非刻意謀劃，而是必然結果——在目標鎖定、防御攔截、模擬推演及認知塑造中的核心作用表明，戰爭形態不再僅由將軍決定，更由遠離戰場的數據中心工程師與程序員塑造。

全球影響

這場12日戰爭不僅是試驗場，也是范式模板——展示AI不僅顛覆作戰執行，更從規劃到認知全面重塑戰爭形態。隨著技術擴散，全球軍事條令以類似不透明且不受監管方式演進的風險同步加劇。

算法書寫戰爭結局

伊以沖突充斥著破壞、混亂與戰略模糊，更悄然標志一種深刻持久的轉變：機器邏輯正無聲替代人類判斷。盡管伊朗、以色列與美國皆有代價，AI卻更加強大、深入且失控。

反思這12天的代價，要追問：誰（或何物）在書寫軍事史新篇章？答案或許不在首都或地堡，而在背景中嗡鳴運轉的服務器機架——永不停歇的推演正重塑未來戰爭。

參考來源：thedailystar

俄羅斯-烏克蘭和以色列-伊朗戰場正顯現全新作戰趨勢。

[照片說明：2025年1月13日伊朗軍方在未公開地點舉行的無人機移交儀式上展示國產無人機。（伊朗陸軍/美聯社）]

以色列6月13日派出超200架戰機實施打擊后，伊朗以約100架無人機展開還擊。從伊朗發射的無人機需耗時九小時抵以境內目標，其中多數遭以色列防空系統攔截。部分觀察家稱伊朗此次初步反擊"未達預期"。但此判斷僅適用于孤立看待無人機攻擊的情況——數小時后伊朗即發動了導彈齊射。

伊朗的初始無人機攻勢可能并非旨在對以色列造成即時傷害。以色列的多層防空系統極為精密，"鐵穹"、"大衛彈弓"及"箭式"系統各自針對不同空襲威脅而設計。其真實意圖實為飽和以色列防空網絡，為后續更具破壞力的導彈打擊鋪路。此類攻擊模式高度效仿了俄羅斯在烏克蘭的"無人機-導彈"戰術組合。

新加坡拉惹勒南國際研究院Liu Mei Ching指出，俄羅斯-烏克蘭和以色列-伊朗戰場正顯現全新作戰趨勢。

飽和防空

盡管烏克蘭展現出運用無人機的巧思，俄軍戰術近月亦持續進化。2024年9月前俄軍周均無人機出動量約140架次，過去六個月已飆升至每周1100架次峰值。6月17日俄羅斯向基輔發射440架無人機及32枚導彈，創2022年俄烏開戰以來最致命空襲之一。

通過組合運用無人機與更尖端的彈道導彈及巡航導彈，俄羅斯得以檢驗烏克蘭防空網絡戰備狀態。更重要的是，此舉迫使烏軍消耗有限的防御資源實施攔截，逐步削弱其防御能力。

伊朗顯然正在采用同樣的"無人機-導彈"打擊模式，不僅旨在飽和防空系統，更意圖制造心理效應。

縱有先進防空體系及美國支援，伊朗無人機導彈仍突破防線，對基礎設施造成破壞。

無人機導彈攻勢將持續

伊朗憑數量優勢實施的飽和攻勢能維持多久？

伊朗很可能持續保有實施此類戰術的能力。據報道其迄今已發射超400枚導彈及逾1000架無人機。美國防部長前高級顧問丹·考德威爾在X平臺指出，伊朗能打擊以色列的導彈數量接近2000枚，另有數千架無人機儲備。1月伊軍接收1000架國產無人機，其射程超2000公里。但與俄軍對烏持續無間斷（甚至未曾中斷三日以上）的無人機攻勢不同，伊朗可能更策略性地部署這些無人機集群。

參照俄羅斯在烏行徑，關鍵能源基礎設施將成為戰略目標。繼初期無人機導彈打擊后，伊朗進一步襲擊海法灣煉油廠作為報復。鑒于以軍在本輪沖突中已打擊四處伊朗能源設施（沙赫蘭燃料碼頭、德黑蘭南部夏赫里區的德黑蘭煉油廠、南帕爾斯氣田14期處理設施及法杰爾-賈姆天然氣處理廠），伊朗未來數日或對另一處能源基礎設施發動"無人機-導彈"打擊。

戰爭成本核算生變

關鍵問題在于：以色列能承受持續"無人機-導彈"打擊多久？

當前除以色列防空體系外，美國海軍驅逐艦和陸基導彈部隊正協助以方防御伊朗回擊。但攔截導彈成本常達數十萬美元，而無人機單價僅2-5萬美元。伊朗或通過迫使以色列及其支持者消耗昂貴彈藥應對廉價量產的無人機威脅，從而扭轉戰爭成本核算。若以伊戰爭長期化，值得關注美國總統特朗普"讓美國再次偉大"（MAGA）運動核心力量能否占據上風。保守派評論員塔克·卡爾森主張美國應"拋棄以色列，任其獨自作戰"。共和黨議員瑪喬麗·格林在X平臺宣稱："任何鼓動美國全面介入以伊戰爭者皆非美國優先/MAGA理念擁護者。" 盡管美國撤援可能性低，但仍可能向特朗普政府施壓要求以色列速戰速決（前提是美國不參戰）。

各國應汲取的教訓

當世界各國密切關注以色列與伊朗局勢發展之際，可獲得如下啟示：

• 俄烏戰爭與以伊沖突共同揭示全新作戰趨勢——以低成本可消耗型無人機實施飽和攻擊，足以壓制最先進的防御體系。

• 此類戰略不僅能削弱防御能力，更可制造心理效應。

• 防空戰已成為資源消耗戰。運用"無人機-導彈"戰術的交戰方正扭轉成本天平：迫使對手將有限的昂貴彈藥消耗在廉價空中威脅上。

• 防御方或被迫面臨艱難抉擇——哪些空中威脅需攔截，哪些可放任。將不得不承認：攔截所有來襲空中目標既無可能亦不現實。基于風險評估的防御策略勢在必行：優先保護發電廠、能源網絡等關鍵基礎設施，而蓄意降低次要目標的防護等級。

• 意味著需持續承受恐懼與不確定性——在以消耗戰為特征、利用廉價系統飽和昂貴防空體系的新空襲時代，可能僅能獲得有限保護。

因此，防務決策者亟需重構防空體系，以應對無人機集群覆蓋天空的戰略風險。

參考來源：channel news asia

近日烏軍針對俄空軍基地的前所未有的毀滅性無人機攻擊表明，反無人機（C-UAS）技術需求不僅比以往更加緊迫，其覆蓋范圍也已超越前沿部署陣地的即時防御需求。這場經過精密策劃與實施的襲擊（無人機在攻擊前顯然已規避所有早期偵測與防御系統部署到位）同時揭示：構建多層異構反無人機體系可能是應對威脅的唯一有效方案。

全球軍事規劃者正密切關注此最新動態，并呼吁工業界持續提升反無人機技術的精密度與適用性，以應對不斷演進的威脅環境。今年五月該領域迎來年度最密集的技術推進活動。

圖：郊狼CUAS-雷神公司

美歐反無人機最新工作

商業合作方面，美國航空環境公司（AeroVironment, Inc.）于5月1日宣布收購反無人機與自主系統供應商BlueHalo, LLC。據該公司聲明，此項收購將強化其反無人機解決方案供應商地位，整合射頻對抗、定向能攔截、動能攔截、太空技術及網絡化先進解決方案等能力。

五日后（5月5日），美國防部國防創新單元（DIU）與北方司令部（NORTHCOM）聯合向工業界推出兩項反無人機能力建設機遇：特別發布“低附帶毀傷防御能力”（LCD）招標計劃，該能力將“實現全軍推廣部署”并整合至現有小型反無人機系統列裝項目。

根據聲明闡述，低附帶毀傷防御系統（LCD）旨在“最大限度降低海內外友軍、平民及基礎設施面臨的風險”。國防創新單元（DIU）計劃聯袂北方司令部（NORTHCOM）發起技術挑戰賽，征集無人機探測、識別與跟蹤的創新方案。

5月14日，美國與卡塔爾達成10億美元國防協議，使該國成為“固定陣地低慢小無人機綜合攔截系統”（FS-LIDS）的首個國際用戶，助力應對中東地區無人機威脅。FS-LIDS反無人機方案由雷神、SRC公司與諾格公司聯合推進，集成雷達、先進光電系統、電子戰裝備及動能攔截器等模塊，屬“低慢小攔截系統”（LIDS）系列——該系列還包括機動部署型M-LIDS系統。

該協議涵蓋10套FS-LIDS系統、200套“郊狼Block2型”攔截彈及其發射裝置，以及全套保障服務。

美卡簽約次日，挪威康斯伯格（KONGSBERG）與法國海軍集團簽署全面合作協議，聚焦研發、生產、保障與國際聯合營銷四大領域，其中反無人機解決方案被列為重點合作方向。

同期在德國，聯邦國防軍裝備、信息技術與現役保障辦公室（BAAINBw）于5月16日授權傳感器供應商亨索爾特升級ASUL無人機防御系統功能。該系統具備可擴展的主動/被動雷達、光電傳感器及多型對抗模塊配置方案。根據公告，亨索爾特將"定向強化ASUL系統，提供德軍要求的作戰能力提升"。

5月27日，奎奈蒂克美國公司（QinetiQ US）斬獲4100萬美元三年期訂單，為美陸軍戰斗能力發展司令部（DEVCOM）C5ISR中心的反無人機項目提供軟件及技術集成支持。該公司將推進固定設施、載具平臺與機動部署系統的反無人機能力建設，并承擔研發、測試、部署及訓練等核心任務。

5月28日，加拿大裝甲車制造商羅謝爾（Roshel）宣布推出與英國萊昂納多聯合研制的“議員反無人機車”。該裝備基于“議員皮卡防地雷反伏擊車”（MRAP）平臺，整合萊昂納多“獵鷹盾”反無人機技術。

參考來源：dsm

在一次訓練演習中，一名美海軍陸戰隊軍官通過生成式AI工具獲取實時地形分析。該系統處理衛星影像的速度遠超人類團隊，可識別隱蔽路線與潛在威脅。這標志著一個轉折點——關鍵任務中機器推導的洞察力正與人類專業判斷形成互補。

國防行動日益依賴先進系統處理海量信息。美五角大樓已對“聯合全域指揮控制（JADC2）”等項目投入重資，該項目通過整合AI與機器學習實現戰場數據統一。這些工具可分析無人機、傳感器及歷史記錄中的模式，在數秒內生成可操作情報。近期技術突破已超越基礎自動化。例如，大型語言模型現可模擬復雜作戰場景，幫助戰略家在部署前測試戰果。蘭德公司研究證實，此類創新使模擬環境中的決策失誤率降低40%。然而人類控制仍是核心——指揮官保留最終決策權，將算法精度與倫理判斷深度融合。

關鍵要點

• 現代國防戰略日益整合“AI驅動系統”以實現更快數據處理。
• 美五角大樓的“聯合全域指揮控制（JADC2）”是智能決策工具大規模應用的重要案例。
• 生成式AI模型已在美國海軍陸戰隊試驗中輔助監視與場景規劃。
• 人類監督確保自動化系統的“倫理問責”。實際應用顯示作戰精度與速度獲得可量化的提升。

1. 事實案例與作戰應用

某戰術AI近期通過熱成像模式識別出烏克蘭戰場上人工難以察覺的偽裝炮兵陣地——準確率達94%，而人工分析僅68%。這一突破印證“數據密集型系統”如何重塑現代沖突策略。

1.1 顛覆性數據與真實案例

生成式工具在實時行動中每小時處理15,000幅衛星圖像——三倍于2022年系統容量。美軍測試的類ChatGPT接口通過分析社交媒體信息繪制阿富汗叛亂網絡，將分析周期從數周壓縮至數小時。“這些系統不替代分析師，”國防創新單元負責人邁克爾·布朗解釋，“但能凸顯人類易忽略的模式。”

1.2 從傳統戰術到人工智能戰術的轉變

傳統監視依賴靜態無人機畫面，如今神經網絡通過交叉分析氣象數據、補給路線與歷史場景預測敵軍動向。2023年聯合演習中，AI調遣部隊使模擬傷亡減少31%。

訓練項目現整合“合成戰場”，算法生成不可預測威脅。但過度依賴自動化決策存在風險——如“對抗性數據投毒”。五角大樓報告警示：“沒有任何系統能在動態壓力下完美運行。”

2. 國防技術與系統規格

2023年，“梅文計劃”（Project Maven）神經網絡處理無人機畫面時，12秒內識別隱蔽導彈發射架——此前分析師需45分鐘。這一飛躍源于“多光譜傳感器”與“強化學習架構”的融合，系統算力達147萬億次浮點運算，依托分布式邊緣計算節點運行。

2.1 核心組件和操作閾值

現代國防系統整合三大關鍵要素：“合成孔徑雷達”（94 GHz頻段）、“石墨烯基處理器”及“聯邦學習框架”。“梅文計劃”最新版本每日處理1.2拍字節數據，誤報率較2020年模型降低89%。蘭德公司分析師克里斯·莫頓指出：“這些工具實現‘決策周期壓縮’——將數周分析轉化為數小時可執行計劃。”

2.2 性能基準和驗證協議

實地測試顯示顯著進步：計算機視覺模型現可在3.7公里距離以97%精度識別裝甲車輛（傳統系統為82%）。但自動化系統的倫理框架要求對所有“高置信度警報”進行人工核驗。安全工程師海蒂·克拉夫強調：“我們強制要求‘概率不確定性評分’——若系統無法量化自身誤差范圍，武器不得啟動。”

近期試驗關鍵指標：

• 延遲降低：響應時間220毫秒（2019年為1.4秒）
• 能效比：每萬億次操作38瓦特（GPU系統為210瓦）
• 數據吞吐量：混合云架構下每秒處理14,000條結構化查詢

3. 視覺洞察

太平洋演習的視覺資料揭示現代國防系統如何將原始信息轉化為戰術優勢。2024年對比分析顯示，AI增強工具識別高價值目標時，“地理空間數據處理速度”較傳統方法提升22%。

3.1 數據驅動圖和可視化比較

洛克希德·馬丁公司最新展示的技術示意圖闡明了“威脅評估”等任務在多層網絡中的處理流程。一張詳圖展示了無人機“傳感器-指令”路徑——數據從紅外攝像頭傳輸至邊緣處理器的耗時不足50毫秒。

3.2 實景部署行動照片

菲律賓海演習的解密圖像顯示，四旋翼無人機在40節風速下執行精準物資投送。這些影像凸顯控制界面如何管理“載荷分配”“風切變補償”等復雜變量。另一組照片記錄30架無人機群在19分鐘內測繪12平方英里區域——覆蓋范圍三倍于2022年系統。操作員通過增強現實疊加界面實時監控單機能力，確保無縫協同。

4. 戰場影響：應用背景與部署優勢

喬治城大學2024年研究表明，AI驅動系統在對抗環境中使目標誤判率降低52%。這些工具通過分析傳感器數據、氣象模式與歷史交戰記錄推薦最優行動方案，從戰術與戰略層面重塑國防行動。

4.1 AI如何變革作戰決策

現代系統將數小時分析壓縮為可執行洞察。2023年聯合演習中，美軍運用預測算法為補給車隊規劃伏擊區繞行路線——響應時間縮短78%。喬治城大學研究揭示三大關鍵改進：

• 威脅優先級判定速度較人工方法提升94%
• 高價值目標打擊精度提高41%
• 基于動態任務目標的實時資源分配

4.2 美軍部署案例

美國中央司令部近期在敘利亞部署神經網絡處理無人機畫面，達到其所謂“戰斗人員”與“平民”區分準確率97%。北約盟國現測試類似框架，愛沙尼亞KAPO機構運用AI繪制邊境滲透路線。全球防務預算印證此趨勢：澳大利亞“幽靈蝙蝠”項目利用自主系統識別18公里外海上目標（探測距離三倍于2020年系統）；韓國AI火炮平臺在實彈演習中將反炮兵響應時間從5分鐘壓縮至22秒。

5. 軍事人工智能實戰應用?

某海軍打擊群近期使用“自主武器系統”攔截敵對無人機，其目標優先級判定速度18倍于人工操作。指揮官在2.3秒內完成交戰批準，彰顯現代工具如何融合高速處理與關鍵人類控制。

5.1 人機判斷協同整合

防務承包商現設計需“雙重認證”才啟動致命打擊的模型。例如洛克希德·馬丁“雅典娜系統”標記高風險目標但鎖定武器權限，直至兩名軍官核驗威脅。該方法使2023年野戰測試中友軍誤傷事件減少63%。

網絡安全公司Trail of Bits安全工程總監海蒂·克拉夫強調：“我們設定不確定性閾值——系統必須量化懷疑等級方可行動。”其團隊框架要求人工復核所有置信度低于98%的AI建議。

5.2 自主性與人類監督的平衡

美海軍“遠程反艦導彈（LRASM）”體現了這一平衡。該自主武器通過23種傳感器輸入識別目標，但需等待最終發射授權。2024年5月演習中，操作員因民用船只接近否決了12%的AI攻擊方案。

現行行業標準強制要求：

• 關鍵決策至少保留150毫秒人工復核窗口
• 目標分類“三級驗證協議”
• 控制界面內置實時“偏見檢測算法”

隨著系統能力提升，防務專家強調保留人類否決權的重要性。若采用“完全自主”模式，在算法缺乏情境感知的動態戰場中將引發災難性誤判。

6. 未來趨勢：新興變體與對抗措施

美喬治城大學安全與新興技術中心預測，2026年前“抗量子系統”將主導防務升級。這些框架處理加密數據流的速度較現有架構快190倍，并能阻斷對抗性攻擊。洛克希德·馬丁“臭鼬工廠”近期測試的原型傳感器，識別高超聲速威脅的速度較傳統技術提前22秒。

6.1 即將推出的技術與系統升級

下一代預測模型將融合實時衛星數據與社交媒體情緒分析。諾斯羅普·格魯曼2025年升級計劃包含可“任務中自適應電子戰戰術”的自校準雷達。早期試驗顯示，城市作戰模擬中決策周期縮短70%。

研究管線中的三大關鍵升級：

• 模擬人類神經通路的“神經形態芯片”（能耗降低83%）
• 同步處理14類數據的“多域指揮平臺”
• 抗干擾的“自修復通信網絡”

6.2 下一代解決方案的全球競逐

英國“暴風雨”戰斗機項目體現了通過“認知電子戰系統”超越對手的全球戰略。這些工具能在0.8秒內自動偵測并反制新型雷達頻率。日本2024年防衛白皮書則優先發展“AI驅動潛艇探測技術”，在爭議海域實現94%的準確率。

近期專利揭示了對抗性圖像識別訓練等反制措施。雷神公司原型“數字免疫系統”識別偽造傳感器數據的速度19倍于人工分析師。正如喬治城大學研究者指出：“下一場軍備競賽取決于處理時間——率先破譯模式者掌控戰局。”

7. 軍事應用的監管與倫理挑戰

五角大樓2024年審計顯示，自動化系統提出的無人機打擊建議中17%存在民用基礎設施誤分類問題，暴露出數據驗證的嚴重漏洞。這些發現引發關于“現代防務行動中如何平衡作戰速度與倫理問責”的全球辯論。 ?? 國際政策制定者面臨三大核心挑戰：

• “民用保護可接受誤差范圍”的差異化定義
• 算法決策樹審計的共享協議缺失
• 自主工具操作員培訓標準不足

近期聯合國討論強調需建立跨境安全協定。在標準化監督體系成型前，技術發展速度或將超越人類負責任治理的能力邊界。

結論

近期防務技術的進步標志著戰略行動的根本性變革。AI增強系統現處理戰場數據的速度較傳統工具快22倍，使決策在速度與倫理問責間取得平衡。三大優先事項亟待推進：完善“人機協同作戰”訓練體系、加速偏見檢測研究、建立聯盟級驗證標準。

參考來源：editverse

軍事航空領域正持續演變。近年來，為適應當前軍事沖突催生的新威脅并利用技術進步帶來的機遇，該領域已顯著發展。本文將結合近期進展及武裝力量持續推進的項目——如“未來空戰系統”（FCAS）、“西塔普”（SIRTAP）與“歐洲無人機”（Eurodrone）——探討塑造軍事航空未來的主要趨勢。

1. 新一代空戰系統??

1.1 ??未來空戰系統（FCAS）

?? FCAS是歐洲防務領域最具雄心的項目之一。該項目于2019年由西班牙、法國與德國國防部長簽署協議啟動，2024年比利時國防部宣布加入，旨在開發融合有人/無人航空器及陸、海、天基系統的綜合體系。FCAS的核心是“新一代武器系統”（NGWS），包含以下要素：

■ ??新一代戰斗機（NGF）??：第六代戰斗機，具備先進低可觀測性能力、高飛行效率、尖端傳感器系統，并與多種遠程操作平臺兼容。這些平臺涵蓋戰斗型、誘餌型、通信中繼型及執行聯合情報、監視與偵察任務（JISR）的無人機等。

■ ??遠程載具（Remote Carriers）或遠程操作平臺??：與NGF協同作戰的無人機，作為力量倍增器降低有人戰機暴露風險。其任務范圍包括JISR、電子戰乃至進攻性任務。遠程載具將通過人工智能與大數據技術，實現與FCAS有人戰機的實時信息處理與協同作戰。

■ ??戰斗云（Combat Cloud）??：由去中心化高彈性信息網絡構成，實現空、陸、海、天、網多域平臺與部隊的實時整合協作。其主要目標是提供信息優勢。戰斗云還促進戰場空間內不同系統的互操作性與連接能力，使戰斗機、遠程操作平臺、衛星及其他單元能夠協同運作。

1.2 EURODRONE??

“歐洲無人機”（Eurodrone）是歐洲防務現代化進程中的另一關鍵項目。這款中空長航時（MALE）無人機續航時間超24小時，專為監視、軍事行動支持與安全任務設計。其開發基于最小化技術風險原則，采用商用解決方案與先進組件（如自動導航與控制系統）。“歐洲無人機”設計用于情報、監視、目標獲取與偵察（ISTAR）任務，具備模塊化任務能力及可在非隔離空域運行的架構，使其區別于其他同類項目。通過該項目，歐洲航空工業志在MALE無人機領域占據技術領先地位——該領域此前由美國與以色列主導。

1.3 ??SIRTAP??

與“歐洲無人機”在MALE領域的拉動效應類似，由空中客車公司（Airbus）主導開發的“西塔普”（SIRTAP）將使西班牙航空工業成為高性能戰術無人機領域的領導者。該機型有效載荷超150公斤、續航超20小時，憑借先進任務系統可在全天候條件下執行高級ISTAR任務。

2. 人工智能與自主化操作??

人工智能（AI）與自動化技術正重塑軍事航空領域。這些技術使航空平臺更具自主性，優化決策流程并提升任務效能。FCAS/NGWS集成AI技術以實現高級自主化水平，涵蓋無人機與戰斗機執行集群協同（swarming）行動以及與人類飛行員協作的能力。機載AI的演進將支持“目標驅動型自主操作”，而非基于特定事件的被動響應。作為系統設計的核心要求，明確規定控制回路中必須始終存在具備決策權的人類操作員，以確定哪些功能委托給自主系統。人工智能提升任務與導航系統能力，實現更優任務規劃、路徑優化及對動態條件的實時適應——這對衛星導航不可用（拒止環境）的復雜敵對區域作戰至關重要。

AI支持對傳感器網絡采集的海量數據實施高級分析，輔助用戶提取地形、氣象條件與敵方位等關鍵信息，優化決策流程。人工智能在預測性維護中也發揮關鍵作用：先進算法可預判系統故障，實現預防性維護并減少航空器停飛時間。

??3. 電子戰與網絡安全??

電子戰與網絡安全在現代軍事行動中占據核心地位。先進電子對抗措施可干擾與欺騙敵方雷達、導航與通信系統，此類技術對確保戰場優勢及防護空中力量免受電子攻擊至關重要。超互聯環境中的網絡安全是另一重大挑戰：從網絡安全視角，可信平臺模塊（TPM）技術將用于機載設備的身份驗證、加密與完整性驗證；物理不可克隆功能（PUF）技術則防止假冒組件引入系統導致漏洞。這些突破確保飛行控制與通信系統即便在嚴重威脅下仍保持安全與可操作性。

??4. 增強現實與虛擬現實??

增強現實（AR）與虛擬現實（VR）正變革軍事航空的訓練與作戰模式。AR/VR技術使飛行員可在模擬環境中接受訓練，復現實戰場景而無須承擔實裝訓練的風險與成本，從而提升空軍戰備與響應能力。構造性仿真技術與數字孿生實現更高效的任務規劃、執行與評估，此類系統精確模擬作戰場景，支持實時策略調整優化。

現代戰斗機通過平視顯示器（HUD）向飛行員呈現視覺信息（如影像、飛行參數與戰術數據）。當前趨勢是采用頭盔顯示器（HMD）替代HUD，將信息直接投射至頭盔面罩，這為引入增強現實技術創造條件，可增強飛行員態勢感知并加速決策。

5. 連接性與戰斗網絡??

連接性對現代軍事行動至關重要。戰斗網絡的突破性進展實現了不同平臺與系統間的有效整合與協調。FCAS集成基于云架構的可擴展戰斗網絡，提供戰場所有單元共享的作戰視圖。這提升盟軍決策與協調能力，帶來以下優勢： ■ 無人機、衛星及陸海單元的互聯互通與實時數據共享； ■ 多源數據融合分析，具備模式識別能力； ■ 協同行動能力，例如導航或目標指示。

軍事物聯網（IoT）連接各類設備與系統，提升實時通信與信息交換效能。這種先進連接性對執行復雜任務與優化資源分配至關重要。處理器與傳感器微型化技術的預期進展，以及分布式系統間連接能力的提升，將推動可協作執行多樣化功能的平臺集群部署。

??6. 尖端傳感器??

傳感器是現代軍事系統的核心組件，為導航、偵察與決策提供關鍵數據。高光譜傳感器是此類新趨勢的范例——多光譜與高光譜傳感器正替代傳統光電傳感器，提供增強的探測與數據分析能力。此類傳感器可提升目標識別與威脅評估精度。

??7. 人機交互界面??

飛行員與航空器間的交互對任務成功至關重要。先進人機界面增強此類交互，優化控制與決策流程。混合現實與觸覺設備提供飛行員與航空器間的新型交互方式，通過更高沉浸感與控制性提升作戰效率并降低飛行員認知負荷。基于AI的虛擬個人助理為飛行員提供實時支持，管理信息與任務以聚焦核心使命。

??8. 任務管理??

高效任務管理是軍事行動成功的核心要素。實時評估作戰替代方案的能力對戰場適應性至關重要。計算與數據分析技術的突破使快速精準評估不同選項成為可能，提升決策與任務效能。此領域尤為關鍵，因技術現狀允許引入相關條令變革，開創作戰研究新場景并挑戰現有軍事能力邊界。

??9. 有人-無人協同（MUT）技術??

軍事航空領域最具創新性與前景的方向之一是有人-無人協同（MUT）技術。該概念通過有人/無人航空器的緊密協作最大化任務效能。MUT技術支持有人機與無人機共享信息并高效分配任務，在有人機監督下執行偵察、監視與打擊任務，提升作戰能力并降低飛行員風險。此類協作涵蓋導航、通信、傳感器與武器系統等領域。

MUT技術成功的核心在于有人/無人平臺間安全可靠的通信。連接性、網絡安全與控制系統的突破性進展，確保所有單元能在動態戰場條件下無縫協調與快速適應。

結論

軍事航空的未來將由提升空軍效率、殺傷力與生存能力的先進技術整合所塑造。從自主系統與先進推進技術到電子戰與網絡安全，每項技術趨勢均在變革軍事行動中扮演關鍵角色。“未來空戰系統”（FCAS）、“西塔普”（SIRTAP）與“歐洲無人機”（Eurodrone）等項目，清晰展現了創新與國際合作如何重塑防空體系未來。隨著這些技術持續發展，空軍將更有效應對21世紀及未來的挑戰。GMV公司憑借其在多項技術領域的領先地位，將持續成為這一轉型的核心參與者，通過突破性解決方案確保未來空軍的作戰優勢與安全性。

圖：一架遠程操控的BQM-34無人靶機在穆古角海上靶場發射測試導彈，支持開發提升射程與精度的先進導彈設計。（圖片來源：美國海軍）

美國海軍在導彈技術領域取得突破，首次從無人平臺成功空射"固體燃料一體化火箭沖壓發動機"（SFIRR）。此次由海軍空戰中心武器分部（NAWCWD）實施的測試，標志著遠程導彈系統現代化進程的重要進展。海軍在12個月內完成推進系統與火控系統的集成驗證，展示了其快速創新與列裝下一代武器的能力。

SFIRR技術開創導彈推進新范式。相比依賴液態燃料與復雜燃燒機制的傳統沖壓發動機，SFIRR采用固體燃料——兼具推進劑與結構部件功能，消除了液態燃料存儲與操作的設計與后勤難題，尤其在戰斗環境中優勢顯著。固體燃料系統具備更高穩定性，更易集成至多型發射平臺。通過將火箭加速段與沖壓發動機持續推進段整合至緊湊固體燃料模塊，SFIRR在保持高機動性的同時實現遠程高速飛行，成為精確打擊高速運動或遠距目標的理想選擇。

此次測試通過配備先進火控系統的BQM-34無人靶機實施SFIRR發射，不僅驗證推進技術突破，更預示美海軍未來武器部署的戰略轉型。依托無人平臺發射導彈，海軍可在安全距離接戰威脅，避免有人資產與人員涉險。該模式還賦予更高作戰彈性——無人系統可部署于有人機風險較高的爭議或拒止區域。

總部位于加州中國湖基地的海軍空戰中心武器分部（NAWCWD）是美海軍武器系統核心研發機構。作為項目主集成方，NAWCWD在一年內成功整合推進、航電與火控技術至可飛行驗證體，彰顯其將前沿研究快速轉化為實戰方案的能力。該中心通過與政府機構、防務承包商及學術機構協作，加速創新進程以確保海軍在日益激烈的全球安全環境中保持技術優勢。

從戰術戰略視角看，SFIRR成功具有較大影響：緊湊設計與簡化燃料系統減輕后勤負擔，適配從有人戰機到無人系統的多樣化平臺；增程提速擴展交戰范圍，使指揮官能在威脅進入有效射程前實施攔截；固體燃料沖壓發動機的高速持續推進特性，特別適用于穿透先進防空系統或打擊時效性目標。這些能力強化海軍未來在力量投送、縱深打擊與多域敏捷作戰方面的優勢。

此次成功驗證不僅是技術成就，更清晰表明美海軍正加速武庫現代化以保持導彈戰優勢。SFIRR測試經驗已應用于開發更先進的導彈原型（聚焦速度、射程與操作彈性提升）。隨著潛在對手加緊先進武器研發，此類舉措確保美海軍持續引領全球海上作戰能力發展。

參考來源：armyrecognition

美陸軍官員在談到"下一代指揮與控制"（NGC2）概念時，承認需推進變革性調整。

圖：美國陸軍參謀長蘭迪·A·喬治將軍于2024年3月在加州歐文堡"聚合頂點4號"項目期間，觀摩下一代指揮與控制（NGC2）實驗能力演示。在本年度同樣位于歐文堡的"聚合頂點5號"項目中，陸軍組織士兵主導的NGC2"原則驗證"以評估該方案進展。

美國陸軍指揮控制體系升級進程取得進展。據陸軍未來司令部NGC2項目聯合負責人馬修·斯卡格斯上校與邁克爾·卡盧斯蒂安上校透露，本月起軍方將啟動私營部門合作招標，簽訂NGC2概念建設合同，首批原型系統將于今年秋季交付。

這一進展基于NGC2在3月加州歐文堡"聚合頂點工程5號"（Project Convergence Capstone 5）演習期間，通過多輪作戰人員測試驗證其能力。然而盡管概念驗證成功，官員們仍發現存在大量需改進的后勤異常與系統組件問題，尤其體現在數據傳輸存儲與軟件定義網絡（SDN）領域。

合作模式

通過NGC2實驗獲得的首要經驗是：選擇行業合作伙伴的流程可能異于常規。官員強調所簽合同必須具備靈活性與適應能力。

斯卡格斯指出，鑒于NGC2項目的龐大規模與動態演進特性，不應由單一企業承擔全系統開發。陸軍希望保持與多家公司并行試驗的自由度——評估其技術能力，應用于NGC2項目，再決定是否深化合作。換言之，軍方力圖避免將NGC2主導權鎖定于某家企業，以防最終產品性能不達預期。

革新任務式指揮未來

"NGC2的獨特之處在于它更偏向概念而非系統——我們構建了基于云架構的集成數據層，"斯卡格斯上校表示，"但要以非綁定單一主承包商的方式簽訂合同，避免由某家企業掌控整個系統。數據必須具備可觀測性與可擴展性，若某應用運行異常，需具備更換供應商的自由。"

NGC2的數據擴展能力允許企業便捷地將創新技術集成至系統。斯卡格斯指出，企業新工具可直接接入可擴展數據層，為驗證其技術適配性提供便利測試途徑。

"靈活"與"合同"通常互為反義詞，但在NGC2項目中，這種實驗性協議雖艱難卻關鍵。斯卡格斯強調："我們嘗試建立新型合同機制——引入由多家企業組成的競爭性技術聯盟，通過創新合同條款設計，使政府能在需求變化時動態調整合作方。若無法實現這點，任務指揮系統終將重蹈傳統覆轍。"

技術優化方向

軍方表示需對NGC2框架進行多項改進。首要任務是構建低延遲數據傳輸能力，通過逆向工程法從目標反推解決方案。斯卡格斯解釋："我們明白無法始終回傳邊緣數據，必須解決延遲問題。因此，邊緣計算的重要性日益凸顯——傳感器邊緣攝取數據經AI處理后可直接供指揮官決策，無需回傳云端。"

卡盧斯蒂安上校補充道："必須著力發展邊緣AI能力，確保在沖突環境下實現數據攝取、解析與下層指揮官應用的無縫銜接。"

增強隱私安全與網絡升級

官員們正著力提升NGC2系統的隱私與安全性。斯卡格斯指出，作戰人員需在使用NGC2時最小化甚至消除戰場電磁特征，以規避敵方傳感器與射頻探測。

軟件定義網絡（SDN）2019年作為"網絡現代化方案"推出，其核心在于"將本地網絡路由控制功能遠程集中化"。但NGC2測試表明SDN響應速度不足以滿足戰備需求。為此，軍方提議引入基于人工智能的解決方案提升網絡敏捷性。

卡盧斯蒂安強調："未來沖突節奏極快，通信兵與指揮層將無暇手動調整網絡對抗敵情。必須將AI引入網絡運維——不僅優化數據路徑選擇，還需洞悉敵方在電磁頻譜與作戰空間的意圖并自主響應。"他補充道："目標是將網絡升級為完全自主、智能且威脅感知的體系，這將成為大規模作戰的核心需求。"

賦能決策與網絡愿景

據指揮控制跨職能團隊主任帕特里克·埃利斯少將介紹，NGC2概念18個月前提出，旨在為指揮官提供增強型信息數據庫以加速優質決策。網絡跨職能團隊通訊主管克萊爾·海寧格指出，NGC2賦予指揮官更機動、便捷與可訪問的指揮控制系統。

埃利斯與C3N項目執行官員馬克·基茨進一步闡釋NGC2的軍事影響。埃利斯表示："核心理念是通過工具賦能指揮官做出更優、更快、更多的決策——現代戰場態勢要求我們必須實現這點。"

基茨總結道："構建陸軍強大、全面、統一的網絡是場持續征程。NGC2是此進程中前所未有的里程碑，其展現的網絡未來圖景令所有人振奮。"

參考來源：AFCEA

在莫斯科州阿拉比諾舉行的2025年勝利日閱兵彩排中，俄軍首次公開展示了"天竺葵-2"游蕩彈藥的機動發射系統。此舉標志著俄羅斯正加速將無人機系統整合至前線作戰，展現其基于烏克蘭戰爭等當代沖突經驗的技術適應與戰術轉型。

圖：俄羅斯新型"天竺葵-2"游蕩彈藥機動發射器搭載于卡瑪茲-6350 8x8卡車，攝于2025年勝利日閱兵彩排。該前線無人機打擊平臺首次亮相，專為快速部署與增強戰場機動性設計。（圖片來源：俄羅斯社交網絡VK）

"天竺葵-2"游蕩彈藥被認為是伊朗"沙希德-136"無人機的俄制版本，采用三角翼構型，近年因實戰表現引發關注。盡管初始產自伊朗，俄方已以"天竺葵-2"代號啟動國產化，可能針對作戰需求進行改進。該無人機具備低成本、結構簡單與遠程打擊特性：長約3.5米，翼展2.5米，可攜帶50-90公斤戰斗部，最大時速約180公里，作戰半徑達2000公里，能在目標區域游弋后發起攻擊。最新型號被觀察到配備溫壓彈頭，顯著提升對加固陣地與基礎設施的毀傷能力。

新亮相的發射系統基于機動性優異的卡瑪茲-6350 8x8軍用卡車平臺改造。該車配備裝甲駕駛室抵御輕武器與破片威脅，適合前沿部署。車尾安裝單軌發射架用于投射"天竺葵-2"，后方另掛載一枚彈藥實現快速再裝填。

該系統的戰術優勢體現在多個維度：發射單元快速機動增加敵方瞄準難度，提升生存性；抵近部署縮短無人機抵達目標時間，增強作戰效能；結合無人機遠程精確打擊能力，俄軍得以以前沿存在、動態持續監視打擊模式執行任務，且后勤壓力較低。

此發展折射出現代戰爭（尤其俄烏沖突驗證）的宏觀趨勢——無人機已成為戰略戰術層面不可或缺的裝備。當前沖突中，雙方無人機運用呈指數級增長，涵蓋偵察、炮校與直接打擊任務。"天竺葵-2"等游蕩彈藥在打擊防空系統、指揮節點與后勤設施方面作用顯著，重塑戰場控制范式。烏克蘭戰場的廣泛實踐驗證了移動靈活、經濟高效的無人機系統價值，其能在不危及有人航空器前提下實施精確打擊，進一步佐證俄方對"天竺葵-2"發射平臺的投資邏輯。

隨著俄羅斯持續優化無人系統運用，這款機動發射器的亮相標志著其無人機作戰能力的階段性躍升，通過機動性與精確殺傷力的結合，響應現代沖突形態的演進需求。

參考來源：armyrecognition

設想一個未來：人工智能（AI）以空前的速度、精度與洞察力賦能北約部隊。這場變革的核心正是盟軍轉型司令部——推動北約釋放AI集體安全潛能的引擎。該司令部正推進多項舉措，將AI融入軍事行動、創新、教育與能力發展，呼應北約2030年實現數字化轉型、數據驅動與多域作戰能力的目標。

奠基工程：數據即戰略資產

盟軍轉型司令部AI工作的核心理念簡明有力：數據即戰略資源。正如優質食材成就佳肴，高質量、結構化數據是AI高效、可靠、負責任運行的基礎。缺乏可訪問、可共享、易理解的數據，AI工具將無法釋放全部潛能。

為實現這一愿景，該司令部主導提升北約數據管理與應用效能的行動，包括實施數據開發計劃。該計劃聚合北約作戰與轉型領導者，聚焦將現實需求轉化為實用案例、推動負責任數據共享、確保北約工具系統使用統一數字語言。

通過這一框架，盟軍轉型司令部著力培養數據與AI人才隊伍，支持標準化建設以確保數據可信度與跨系統適用性。這種"數據優先"策略是AI能力融入北約體系的關鍵基礎。在此之上，司令部正將前瞻概念轉化為支撐聯盟行動與決策的實用工具。

從概念到能力：推進實戰化AI解決方案

盟軍轉型司令部對北約數字化轉型最顯著的貢獻在于推進實戰相關的AI解決方案與原型系統。這些項目驗證了AI如何加速決策、提升作戰效能、強化態勢感知。

典型案例是AI FELIX（人工智能前端學習信息執行系統）。該數字助手旨在減少重復性文書工作，優化北約機構知識管理。其最初應用于"戰備委員會"——負責接收、登記、審核所有正式來函的北約總部核心部門。AI FELIX通過每日自動分析數百份文件、標注關鍵信息并分發給相應團隊，將處理時間縮減80%。

基于數萬份文檔訓練，AI FELIX融合機器學習與規則系統，在元數據標注與文件分類上超越人工效率。除自動化外，它還完成北約檔案庫全量回溯標注，顯著提升內部檢索工具效能。該工具已擴展至多個北約司令部，預計服務超2萬用戶，通過自動化常規任務解放人力專注核心職責。

更進一步的AIDA（人工智能數字助手）為北約知識庫引入對話界面。用戶可通過自然語言交互獲取附溯源引文的語境化答案。在保密網絡運行的AIDA采用檢索增強生成技術（RAG），依托數十萬份多密級文件確保回答準確可溯。超越聊天機器人范疇，AIDA代表北約人員數字輔助的進化方向：未來將支持文件起草、數據查詢、系統集成與多智能體協作。每位參謀或可配備AI助手團隊，根據個人偏好執行研究、簡報生成、反饋協調等任務，實現從基礎自動化到智能支持的躍升。

另一新興能力AI CLAIRE（快速開發內容鏈接與人工智能）專注語義搜索與智能內容導航。該工具通過理解查詢意圖（非簡單關鍵詞匹配），幫助北約標準與條令管理者從海量開源與內部資料中提取相關信息，加速關鍵知識獲取，優化動態文件體系的更新維護。

決策優勢賦能：政治-軍事輔助決策（PM-ADM）

為增強北約預見、理解與應對新興威脅的能力，盟軍轉型司令部推進跨域AI應用。**政治-軍事輔助決策（PM-ADM）**計劃在數據攝取、分析、知識建模與智能代理等多層面部署AI。

PM-ADM系統全天候運行，持續處理傳統指揮控制系統與開源數據。通過自然語言處理解析結構化/非結構化信息，并對照北約戰略知識模型（以本體論構建的聯盟關鍵概念關系圖譜）。當識別可能影響戰略優先級的新數據時，系統自動將其整合至知識庫并建立關聯。

數據攝入后，系統基于**網絡本體語言（OWL）**等標準進行語義推理，生成新洞見與模式識別。這些推斷納入知識庫，支撐高級查詢工具與驗證框架。系統內智能代理可識別認知空白并提出填補方案。

分析結果輸入各類可視化工具，助力戰略洞察與人類認知。PM-ADM最終目標在于捕捉低層級指標，通過語境化分析揭示北約利益風險，實現更早期、更明智的干預以遏制事態升級。

情報能力現代化：強化北約認知優勢

在戰略競爭中獲得"認知優勢"（比對手更快思考、決策與行動的能力）至關重要。盟軍轉型司令部主導的情報與ISR（情報監視偵察）功能服務能力項目，正在革新北約開源情報（OSINT）與圖像情報（IMINT）的采集處理方式。

該計劃整合人員、流程、工具與數據，支撐北約全情報周期（從采集到分發）。其目標是為規劃分析團隊提供無縫銜接的集成體驗，實現情報輸入與決策流程直連。

全面部署后，系統將提供預測分析、自然語言處理、關系圖譜、變化檢測、圖像目標識別等AI工具，加速情報工作流的同時提升決策洞見深度與精度。最終目標是幫助北約保持認知優勢，并將態勢感知擴展至信息環境領域。

解碼信息疆域：AI賦能信息環境評估

在當今互聯互通且充滿對抗的世界，理解與應對信息流動至關重要。北約**信息環境評估（IEA）**能力通過監測公共信息空間中友方、中立與對抗方的信息活動，支撐戰略傳播的"理解"功能。

IEA實時持續評估信息環境，識別關鍵社會群體、行為模式與影響路徑。這種深度受眾理解助力任務行動中的快速循證決策。該項目整合敘事分析、情感分析、社交網絡分析與建模仿真等先進方法，AI技術在自動化海量數據處理、新興議題識別、信息傳播預測等方面發揮核心作用。

通過人機協作，北約力求領先對抗性敘事，促進真實信息傳播，確保戰略響應明智有效，最終捍衛聯盟內部信任、團結與韌性。

兵棋推演革新：AI強化軍事演習與戰略思維

兵棋推演作為檢驗戰略、測試方案、提升決策的傳統方法，正在盟軍轉型司令部獲得AI賦能。該司令部探索如何通過生成式AI與大語言模型提升推演真實性、效率與場景多樣性。

近期實驗表明，AI可生成精細想定、模擬敵我行為策略、輔助艱難決策，甚至在推演中提供實時評估。例如生成式AI工具在戰略級兵推中模擬紅藍隊策略，幫助參演者動態探索復雜決策空間，獲得快速定制化反饋。

所有AI兵推應用均遵循《北約負責任使用AI原則》，確保人類監督、透明度與可靠性貫穿始終。

培養AI就緒人才隊伍

國防領域AI應用不僅關乎技術部署，更需人才儲備。盟軍轉型司令部著力培養北約機構的AI素養，創建專項培訓計劃，將AI主題融入演習與課程。

典型舉措包括面向司令部人員的大語言模型（LLM）系列培訓，重點破除技術神秘感，建立負責任使用AI的信心。司令部新設數據科學與AI團隊，通過TIDE Sprint會議與專家網絡推進北約實踐社區建設，確保AI轉型"以人為本"。

戰略引領與責任治理

作為北約AI戰略方向的核心塑造者，盟軍轉型司令部與創新、混合與網絡事務助理秘書長聯合主持數據與AI審查委員會（DARB）。該治理機構監督聯盟AI負責任應用，推動《北約AI戰略（修訂版）》落地，強調優質數據、嚴格測試評估框架、防范AI對抗性使用等原則。

戰略要求加速實用AI案例開發、支持國際標準建設、深化與盟國、工業界和學界合作。盟軍轉型司令部正通過北大西洋防務創新加速器（DIANA）、國家測試中心與學術伙伴等多渠道推進相關工作。

未來之路：以關聯速度驅動負責任創新

國防AI時代已至，盟軍轉型司令部正引領北約轉型。通過推進負責任創新、培育數字素養人才、擴展具有作戰影響力的AI能力，該司令部正在塑造聯盟防務未來。

集體安全的未來將由智能技術定義——盟軍轉型司令部正為此鋪路。通過其工作，司令部為聯盟配備應對新興挑戰所需的工具、人才與信任基石，以自信姿態把握前方機遇。

參考來源：北約

人工智能正在重塑戰爭形態、加速決策進程并影響平民傷亡——但過度依賴將帶來風險與脆弱性。

圖：烏克蘭第24旅使用A1-S Furia無人機，2022年6月29日（烏克蘭國防部供圖）

人工智能（AI）的快速發展正以前所未有的速度變革各行業，戰爭領域亦不例外。各國競相將AI融入軍事行動，其中烏克蘭與俄羅斯在開發自主系統獲取戰場優勢方面處于前沿。但隨著技術融入作戰，關鍵問題浮現：我們應給予多大程度的依賴？又需承擔何種風險？

奧地利外交部長亞歷山大·沙倫伯格警示："這是我們時代的'奧本海默時刻'"。正如核武器在20世紀重新定義戰爭，AI武器系統正在重塑戰場——烏克蘭戰場尤為顯著。在維也納自主武器會議上，沙倫伯格警告AI驅動戰爭可能引發失控軍備競賽的風險：自主無人機與算法驅動的目標鎖定系統或將使大規模殺戮機械化且近乎毫不費力。

五角大樓已在實戰場景中積極測試AI決策工具。例如2024年1月，據報美軍開始在印太地區使用類ChatGPT的生成式AI工具，以強化針對同級對手等高科技對手的戰場決策能力。

由美國防部首席數字與人工智能辦公室（CDAO，2022年設立）主導的AI整合計劃，通過與安杜里爾（Anduril）和帕蘭泰爾（Palantir）等公司合作，加速戰場指揮官決策進程。此舉標志著美軍正借助私營領域創新提升軍事決策能力。

具體而言，安杜里爾的Lattice AI軟件整合傳感器數據實現實時決策，為指揮控制注入自主態勢感知能力。帕蘭泰爾的AI數據融合技術為指揮官提供跨域可執行情報，通過整合陸海空天網電全域數據，實現實時決策、增強戰場感知并確保復雜環境下協同響應。

帕蘭泰爾的AI軟件使烏克蘭成為《時代》雜志所稱的"AI戰爭實驗室"。該技術助力分析衛星圖像、處理無人機鏡頭、融合開源情報，使烏軍得以實時識別與定位俄軍目標。新美國安全中心高級研究員塞繆爾·本德特強調，俄烏戰爭產生的空前數據量正推動軍事AI創新："過去三年積累的數據量橫跨空天陸網領域，相當于數百年的數據總量。交戰雙方正利用這些數據塑造軍事規劃與兵棋推演，尤其在無人機與無人系統應用方面。"

烏克蘭戰場的人工智能軍備競賽

烏克蘭與俄羅斯已陷入AI驅動的無人機競賽，雙方均借助自主技術謀求戰場優勢。面對俄方數量優勢，烏軍在戰爭初期轉向無人機作戰，迫使俄方跟進。隨著俄軍電子戰能力提升（對烏軍無人機實施干擾），雙方技術迭代速度不斷加快。當前俄烏戰爭中，無人機造成約70%的戰場傷亡。

這場"貓鼠游戲"促使雙方采用光纖通信規避干擾，而針對光纖的對抗手段亦在研發中。無人機戰即將進入新階段：AI賦能目標識別系統可在強干擾環境下自主運作，實現最小化人為干預的識別與打擊。

烏克蘭前總司令瓦列里·扎盧日內在2023年11月接受《經濟學人》采訪時，將戰場比作"一戰"僵局："我們已達到導致戰略相持的技術水平。"他強調突破僵局需無人與機器人系統的重大躍升，并承認"難以實現深度且漂亮的突破"。

當前雙方正竭力尋求短期技術突破。這場技術競賽已演變為無人機霸權之爭，而AI賦能的無人機將推動戰爭向算法對抗演進。具備最快適應能力的AI方將主導殺傷鏈中的目標識別與打擊環節，速度與精度成為決勝要素。算法獲取的數據與傳感輸入越多，AI目標識別系統的精準性與殺傷力越強。

AI作戰能力的下一階段進化

某俄羅斯軍事博主在Telegram發文警告，AI將終結傳統戰爭形態，使偽裝、欺騙與電子對抗近乎失效："偽裝無法實現——AI算法憑借算力持續分析偵察數據，可捕捉最細微變化。"

該博主稱，AI將顛覆電子戰：模擬人聲的機器學習系統可攔截通信、操控敵方決策，使無線電偵察過時。"無線電偵察失去意義——GPT聊天機器人能模擬真人語音進行無線電交互，侵入無線電網絡獲取談判信息只會干擾偵察。電子戰喪失價值——每個作戰單元實現自主。"

博主同時強調AI增強型集群武器的進化，包括實時從交戰中學**的無人機、導彈改型與制導彈藥。他認為AI目標識別系統將創造持續進化的戰場，使對抗手段快速過時。

"所有武器都在學。被車輛或坦克規避的反坦克導彈會瞬間回傳數據至載具（如阿帕奇直升機），后者發射的新導彈將'知曉'如何應對之前的規避動作。魚雷、反艦導彈、空對空導彈等所有制導武器同理。這堪稱'新型原子彈'，甚至更為可怕。"

盡管存在此類擔憂，《經濟學人》防務編輯沙什克·喬希指出，AI的直接影響并非完全自主戰爭，而是增強軍事戰略與決策。AI在實戰中最顯著的應用案例是以軍對加沙的轟炸行動，AI目標識別系統在其中發揮關鍵作用。

盡管該博主可能高估AI的短期影響，但其警告反映出對戰爭演變速度的深切憂慮。這場競賽的關鍵不僅在于戰場部署AI，更在于同步開發對抗手段。

人工智能的雙刃劍效應

人工智能將以無與倫比的精度與適應性重塑戰爭形態，但其快速整合伴隨嚴峻風險。盡管可能減少意外傷亡并提升戰場效率，但該技術也可能導致失控升級與對自動化的過度依賴，為未來戰爭帶來不可預知的后果。

究其根本，研究人員仍難以完全理解AI的運作機制（尤其是訓練與決策過程）。AI模型的"黑箱"特性意味著即使開發者也未必明晰其結論生成邏輯。這種透明度的缺失在涉及生死決策的軍事應用中引發重大關切——可靠性、可預測性與問責性至關重要。若軍隊過度依賴AI卻未充分認知其局限，可能部署存在不可預知失效風險的系統（原因包括對抗性操縱、隱性偏差或戰場環境下的運行故障）。

Insight Forward公司首席地緣政治官、喬治城大學兼職教授特雷斯頓·惠特在采訪中表示，他相信AI有助于減少意外傷亡。例如，依賴多源情報的指揮官可能忽視關鍵細節并下達導致平民傷亡的打擊指令，而AI系統可實時處理海量數據，識別人類可能遺漏的細節從而避免此類錯誤。

"AI必將降低平民傷亡，這將成為此類武器的核心優勢，"惠特解釋稱，"盡管人類具備創造力與思辨力，但AI處理信息（包括評估潛在場景）的速度遠超人類。此外，人類的視野更為受限。因此，AI將使武器更有效區分目標。"

然而，AI雖提升精度并減少意外傷亡，但其融入戰爭仍伴隨風險。隨著AI應用規模擴大，過度技術依賴問題將凸顯——當系統失效或受干擾時，軍隊將陷入脆弱境地。

惠特援引軍事史上技術優勢反遭低技術手段壓制的案例，反映出現代軍隊的普遍困境：過度技術依賴可能削弱基礎軍事技能。當戰場技術突發故障（信號干擾、電量耗盡或敵方網絡攻擊）時，士兵是否具備無技術依托的作戰能力？墨西哥緝毒行動中，技術依賴使警員在設備失效時暴露風險，印證技能退化的危險性。

"軍隊過度聚焦技術優勢總會產生問題，"惠特警示，"以色列與美國均面臨此類困境——高度依賴先進技術時，對手以低技術手段實施反制。"

例如，美國在"反恐戰爭"中主導信號情報，基地組織則轉向紙質通信與人力傳訊規避偵測。第二次黎巴嫩戰爭中，真主黨使用防火毯遮蔽導彈發射點，使以軍空襲失效。

盡管AI與自主武器必將增強戰場殺傷力，但惠特強調，創新思維與低技術手段仍可消解技術優勢。"先進技術與自主武器無疑提升軍隊殺傷力，"他指出，"但決策者切勿忘記，想象力與低技術方案可瓦解此類優勢。"

美國陸軍戰爭學院助理教授、特種作戰主任保羅·盧申科以以色列在加沙的AI驅動目標識別為例，說明AI已影響實時戰場決策。他指出，基于軍事數據集訓練的機器學習算法可預測敵方位、分析作戰條令并優化打擊方案。

但他警告，AI融入致命行動引發嚴重倫理問題（尤其是自主武器與算法驅動目標識別）。以軍在對哈馬斯作戰中高度依賴名為"薰衣草"的AI目標識別系統，據報該系統篩選出約3.7萬個潛在關聯目標，大幅加速空襲節奏，卻導致大量平民卷入交火。

盧申科還論及"牛頭怪戰爭"概念——AI可能接管更多作戰控制權，指揮地面巡邏、空戰與海戰。他認為這要求軍事架構根本性變革，包括重新定義指揮控制、創建新職業領域并重構集中式與分散式作戰模式。

該構想將AI視為軍事行動的"中央大腦"，以超越傳統方式的速度與精度分析戰場數據并向人機單元下達指令。"牛頭怪"概念體現人機協同的混合模式，在自動化與人工監管間尋求平衡以提升作戰效能。

隨著AI加速融入戰爭，核心問題依舊：應賦予機器多少決策權？代價幾何？

并非所有AI模型均針對全戰場場景訓練，AI自有其局限。諷刺的是，過度依賴AI驅動戰爭的一方可能暴露新弱點——對手必將學會利用這些弱點。

"技術永遠存在漏洞，"惠特指出，"關鍵在于我們部署AI增強網絡防御的效能，但無法排除網絡攻擊成功的可能性——尤其是存在意外內部風險或高能力威脅行為體時。"

若AI目標識別系統依賴預設交戰規則，可能難以適應非常規戰爭。若AI模型主要基于傳統戰爭模式訓練，可能無法識別與應對快速演變的威脅。更甚者，若AI系統優先效率而忽視倫理約束，可能誤判非傳統戰斗人員或物體為合法目標，導致戰場災難性誤判。

俄羅斯在烏克蘭戰場投入民用車輛作戰即為明證。當對手系統性無視國際法與規范時，西方AI模型是否應訓練識別民用戰斗車輛？若俄軍（或其他對手）完全放棄軍服偽裝平民發動襲擊，又當如何？部分俄軍甚至嘗試穿戴烏軍制服滲透防線。

此類戰術暴露戰爭AI研發的根本挑戰：當交戰規則被刻意模糊時，系統如何區分合法軍事目標？對手始終尋求利用技術進步，過度依賴AI可能在未來沖突中制造致命弱點。

參考來源：LAWFARE